💡[ 06편 ]🌐 AI 거버넌스와 책임: 규제, 투명성, 국제 협력의 과제

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 인류에게 전례 없는 기회를 제공하는 동시에, '그림자'로 불리는 심각한 도전 과제들을 안겨주고 있습니다.

지난 5편의 'AI 시대의 그림자' 시리즈를 통해 우리는 AI가 드리우는 주요 그림자들, 즉 에너지 소비, 환경 발자국, 윤리적 딜레마(편향, 프라이버시, 감시), 사회경제적 파장(노동 시장 및 불평등), 그리고 보안 취약성(사이버 공격 및 자율 무기 시스템)이라는 관점에서 심층적으로 분석했습니다.

이 모든 그림자들을 효과적으로 관리하고 AI의 긍정적인 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 무엇보다 강력하고 포괄적인 AI 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다.

AI 거버넌스는 AI 시스템의 개발, 배포 및 사용이 윤리적 원칙, 법적 규제, 그리고 사회적 가치에 부합하도록 보장하는 체계를 의미합니다.

이번 시리즈의 마지막 편에서는 이러한 AI 거버넌스와 책임의 본질을 파헤치고, 주요 국가 및 국제사회의 규제 동향, AI 시스템의 투명성 확보 방안, 그리고 국경을 초월하는 AI의 특성상 필수적인 국제 협력의 과제와 도전 과제를 심도 깊게 분석하고자 합니다.

🏛️ 6.1 AI 규제 프레임워크의 필요성: 윤리적 원칙과 법적 책임

AI의 빠른 진화는 많은 국가들을 규제 개발 및 위험 완화 방법을 고민하는 반응적인 위치에 놓이게 했습니다.

그럼에도 불구하고, AI 거버넌스 프레임워크는 AI 기술의 책임 있는 발전을 위한 필수적인 기반을 제공합니다.

이는 AI 시스템이 사회에 미치는 잠재적 영향을 예측하고, 부정적인 결과를 최소화하며, AI의 혜택을 극대화하기 위함입니다.

AI 거버넌스의 핵심 원칙:
각국의 AI 거버넌스 프레임워크에는 인권 존중, 안전 및 신뢰성, 투명성, 설명 가능성, 상호운용성, 프라이버시 보호, 공정성 등 공통적인 가치 또는 원칙이 나타납니다.
이러한 원칙들은 AI 시스템이 인간 중심적이고 사회에 이로운 방식으로 개발 및 활용되도록 유도하는 나침반 역할을 합니다.

위험 기반 접근 방식의 부상과 EU AI Act 사례:
점차 많은 국가들이 AI 시스템의 잠재적 사회적 영향에 따라 규제 강도를 달리하는 위험 기반 접근 방식(Risk-Based Approach)¹ 을 채택하고 있습니다.
이는 모든 AI 시스템을 동일하게 규제하기보다는, 위험도가 높은 AI에 더 엄격한 잣대를 적용함으로써 혁신을 불필요하게 저해하지 않으면서도 사회적 통제를 강화하려는 시도입니다.

대표적인 예시가 바로 유럽연합(EU)의 AI 법(AI Act)² 입니다.
EU AI 법은 AI 시스템을 다음과 같이 4단계로 분류하고 규제합니다:

금지된 AI 관행:
사회 신용 평가 시스템, 잠재의식 조작 시스템, 아동에 대한 무차별적 감시 등 인간의 존엄성과 기본권을 심각하게 침해하는 AI 시스템은 개발 및 사용 자체가 금지됩니다.

예를 들어, 시민의 사회적 행동을 점수화하여 차별하는 시스템은 EU에서 허용되지 않습니다.
고위험 시스템:
의료 진단, 채용 심사, 대출 승인, 법 집행, 중요 인프라 관리(전력망, 교통 등)에 사용되는 AI 시스템이 여기에 해당합니다.
이러한 시스템은 사람의 생명, 안전 또는 기본권에 심각한 해를 끼칠 수 있어, 시장 출시 전 엄격한 적합성 평가(Conformity Assessment)³, 강력한 위험 관리 시스템⁴ 구축, 데이터 거버넌스⁵ 요구 사항 준수, 인간 감독 의무화, 높은 수준의 투명성 및 정확성 확보 등 까다로운 규제 요건을 충족해야 합니다.

예를 들어, AI 기반 안면 인식 시스템을 공공장소에 배치하려면 엄격한 사전 승인과 지속적인 감시가 필요하며, AI가 내린 채용 또는 대출 심사 결과는 반드시 인간이 검토할 수 있어야 합니다.
제한적 위험 시스템:
챗봇 등 인간과 상호작용하는 AI 시스템으로, 사용자가 AI와 상호작용하고 있음을 명확히 알 수 있도록 투명성 의무가 요구됩니다. (예: 챗봇 사용 시작 시 "저는 AI 챗봇입니다"와 같은 고지 의무)
최소 위험 시스템:
스팸 필터, 비디오 게임 AI 등 인권에 거의 또는 전혀 위험이 없는 대부분의 AI 시스템은 자율 규제에 맡겨집니다.

EU AI 법은 2024년 5월 최종 승인을 거쳐 점진적으로 시행될 예정이며, 전 세계 AI 규제의 표준을 제시하는 중요한 선례로 평가받고 있습니다.

[업데이트된 내용] EU AI Act는 2024년 5월에 발효되었고, 특정 조항들이 단계적으로 적용되고 있습니다.

특히, 2025년 2월 2일부터 특정 금지된 AI 시스템 및 AI 리터러시 요구사항에 대한 규정이 적용되기 시작했습니다.

또한, 범용 AI(General-Purpose AI, GPAI)⁶ 모델에 대한 규칙과 통지 기관⁷ (Notified Bodies) 관련 규정은 2025년 8월부터 적용될 예정입니다.

이는 기업들이 새로운 규제 환경에 적응하기 위한 준비를 가속화해야 함을 의미합니다.

AI 시스템의 책임성 및 투명성 확보:
AI 시스템이 개인과 사회에 미칠 수 있는 중대한 영향을 고려할 때, 명확한 책임성을 확립하는 것이 중요합니다.
AI 의사 결정, 감독 및 의도하지 않은 결과에 대한 구제책에 대한 명확한 역할과 책임을 할당하는 거버넌스 구조 및 프로세스를 설계하고 구현해야 합니다.
만약 AI 시스템이 "블랙 박스(Black Box)"⁸ 처럼 작동하여 결론에 도달하는 과정을 이해할 수 없다면, 불신, 오해, 잠재적으로 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.
따라서 기술 및 비기술 이해관계자 모두에게 결정 및 프로세스에 대한 명확한 설명을 제공하고, AI 시스템이 이해 가능하고 해석 가능하도록 보장함으로써 AI에 대한 신뢰를 구축하고 공정성을 촉진하며 교육받은 인간의 감독을 가능하게 해야 합니다.
특히 국가 기관은 데이터 접근성, 업무 및 제공하는 서비스의 공공성 측면에서 민간 조직과 차별화되므로, AI 도입 및 활용에 있어 더욱 엄격한 책임을 준수해야 합니다.

예를 들어, AI 기반 공공 서비스에서 부당한 결정이 내려졌을 경우, 시민이 그 결정의 근거를 명확히 요구하고 이의를 제기할 수 있는 절차가 법적으로 보장되어야 합니다.
규제 지연과 단편화의 문제점:
법률 제정자들은 기술 발전 속도에 비해 AI 규제 도입이 느리다는 보고가 있습니다.
이는 규제 지연과 단편화를 초래합니다.
EU는 인권 중심의 위험 기반 프레임워크를 채택한 반면, 미국은 연방 AI 규제 초기 단계에 있으며 단편적인 주 차원의 법률과 초기 연방 지침에 의존하고 있습니다.

예를 들어, 캘리포니아주와 뉴욕주의 AI 규제 접근 방식이 다를 수 있어 기업들이 여러 주에 걸쳐 사업을 할 때 혼란을 겪을 수 있습니다.

[업데이트된 내용] 2025년 중반에도 미국은 여전히 각 주별 법률 및 연방 정부 기관의 지침에 의존하는 파편적인 규제 환경을 유지하고 있습니다.
백악관의 행정 명령이 나왔으나, 이는 법적 구속력이 있는 포괄적 법안과는 거리가 있습니다.
반면, 중국은 2025년까지 지능형 기술 사회 개발 표준화 지침⁹ 을 발표하며 AI의 사회적 통합을 정부가 주도적으로 관리하는 접근 방식을 강화하고 있습니다.

이러한 국가별 상이한 접근 방식은 전 세계적인 규제 환경의 단편화를 야기합니다.
통일된 글로벌 표준이 없다면, AI 개발은 규제 공백 상태에서 진행되거나 AI 거버넌스의 '스플린터넷(splinternet)'¹⁰ 으로 이어져 글로벌 협력과 공평한 개발을 저해할 수 있습니다.
즉, 국가 간 AI 규제의 차이가 마치 인터넷이 여러 조각으로 쪼개지는 것처럼 기술 발전과 상호운용성을 저해할 수 있다는 우려입니다.

🤝 6.2 국제 협력의 중요성과 도전 과제

AI 기술의 발전과 활용은 더 이상 특정 국가나 지역의 문제가 아닌, 전 세계적인 현상입니다.

AI를 활용하는 서비스는 일반적으로 국경을 넘어 전 세계적인 차원에서 제공되므로, 이에 대한 글로벌 차원의 협력은 필수 불가결합니다.

각국별, 지역별로 상이한 거버넌스를 채택할 경우 인터넷의 '스플린터넷화'가 불가피하여 기술 발전과 AI의 긍정적 활용을 저해할 수 있기 때문입니다.

국제 협력의 주요 영역과 목표: 글로벌 AI 거버넌스를 위한 국제 협력은 다음과 같은 핵심 목표를 지향합니다:
- 공통 용어 및 분류 합의:
  AI 기술과 관련된 복잡한 용어와 시스템 분류에 대한 전 세계적인 합의는 규제 논의의 혼란을 줄이고 국가 간 상호 이해를 높이는 데 필수적입니다. 이는 통일된 정책 수립의 첫걸음입니다.
- 신뢰할 수 있는 AI를 위한 국제 표준 및 도구 분석:
  AI 시스템의 안전성, 신뢰성, 윤리성을 보장하기 위한 국제 표준을 개발하고, 이를 평가하고 검증할 수 있는 공통 도구를 마련하는 것이 중요합니다.
  OECD AI 원칙¹¹ 이나 유네스코 AI 윤리 권고¹² 와 같은 국제적 가이드라인은 이러한 표준 논의의 기반이 되며, 각국이 자국의 AI 정책을 수립하는 데 중요한 참고 자료가 됩니다.
- 현재 및 미래 위험에 대한 모니터링, 측정 및 추적:
  AI 기술의 발전 속도를 고려하여 현재 나타나는 위험뿐만 아니라 미래에 발생할 수 있는 잠재적 위험(예: 초지능 AI, 통제 불가능한 AI 등)을 지속적으로 모니터링하고 평가하는 국제적인 메커니즘이 필요합니다.
  이는 'AI 안전 연구소'와 같은 국제적 협력체가 수행할 수 있는 중요한 역할입니다.
- 지적 재산권 보호 및 R&D 협력:
  AI 학습 데이터 및 모델에 대한 지적 재산권을 보호하는 국제적 합의는 창작자의 권리를 보장하고 건전한 AI 생태계를 조성하는 데 기여합니다.
  동시에 AI 기술의 핵심 연구 개발(R&D)에 대한 국가 간 협력을 강화하여 기술 발전을 촉진하고, 특정 국가나 기업에 기술이 독점되는 것을 방지해야 합니다.
- 허위 정보와 같은 외부 정보 조작에 대한 공동 대응:
  딥페이크 등 AI를 활용한 허위 정보와 선거 개입과 같은 정보 조작에 대한 공동 대응 전략을 마련하는 것도 중요한 협력 의제입니다.
  2024년 전 세계적으로 여러 국가에서 선거가 치러지면서 AI 기반 허위 정보의 위협이 현실화되고 있어 국제 공조의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
  예를 들어, G7¹³ 정상들은 AI가 생성한 허위 정보에 대한 공동 대응 메커니즘 구축을 논의하고 있습니다.
글로벌 협력의 실제 사례와 그 의미: 국제 협력은 이미 여러 형태로 가시화되고 있습니다.
- G7 정상회의 (2023년) 및 블레츨리 선언(Bletchley Declaration)¹⁴:
  G7 정상회의와 블레츨리 선언은 기술 기업을 포함한 모든 이해관계자의 참여와 국가 거버넌스 프레임워크의 상호운용성을 강조하며 글로벌 AI 거버넌스 협력의 필요성을 역설했습니다.
  특히 블레츨리 선언은 AI의 잠재적 위험에 대한 전 세계적인 공감대를 형성하고, 안전한 AI 개발을 위한 국제 협력의 첫걸음을 떼었다는 점에서 큰 의미가 있습니다.
  이는 'AI 안전'이라는 공동의 목표를 향한 최초의 대규모 국제적 합의로 평가받습니다.
- 유엔(UN)의 역할 강화:
  유엔은 AI의 윤리적 사용과 국제 안보에 미치는 영향에 대한 논의를 지속적으로 진행하고 있으며, 특히 자율 무기 시스템(AWS) 통제에 대한 국제 조약의 필요성을 제기하는 등 국제 규범 마련에 적극적인 목소리를 내고 있습니다.
  
  [업데이트된 내용] 유엔 총회는 2024년 12월, AWS에 대한 새로운 결의안을 압도적인 지지로 채택했습니다.
  이에 따라 2025년에는 회원국 간 비공식 협의가 시작되어 구속력 있는 국제 조약을 향한 모멘텀이 구축되고 있습니다.
  이는 '의미 있는 인간 통제' 원칙을 강조하고 특정 유형의 AWS를 금지하거나 사용을 엄격히 제한하는 내용을 포함할 가능성이 높습니다.
- 다자간 협의체 및 이니셔티브:
  OECD, UNESCO 외에도 글로벌 파트너십 온 AI(GPAI, Global Partnership on AI)¹⁵, AI 안전 서밋(AI Safety Summit)¹⁶ 과 같은 다자간 협의체들이 AI 윤리, 거버넌스, 안전에 대한 논의와 실질적인 프로젝트를 진행하며 국제 협력의 장을 마련하고 있습니다.
  
  [업데이트된 내용] 2025년 1월에는 파리에서 AI 액션 서밋(AI Action Summit)¹⁷ 이 개최되어 블레츨리 선언의 후속 조치를 논의했습니다.
  이 서밋에서는 '2025 국제 AI 안전 보고서'¹⁸ 가 발간되어 첨단 AI 역량과 위험에 대한 국제적 이해를 공유했으며, 포괄적이고 지속 가능한 AI를 위한 공동 성명이 발표되었습니다.
  그러나 일부 분석가들은 이 서밋에서 국제 AI 거버넌스의 깊은 균열이 드러났다고 평가하기도 합니다.
국제 협력의 도전 과제와 극복 방안: 하지만 국제 협력에는 극복해야 할 여러 도전 과제가 존재하며, 이는 AI 거버넌스 구축의 가장 큰 난관이기도 합니다.
- 이념적 및 가치적 충돌:
  가장 큰 과제는 인권, 개인의 자유, 민주주의 등 보편적 가치를 추구하는 서방 진영(미국, EU 등)과 국가 통제, 사회 안정, 안보를 중시하는 권위주의적 국가들(예: 중국)의 독자적인 거버넌스 주권 간의 잠재적 충돌입니다.
  EU가 인권 중심의 '규제 우선' 접근을 취하는 반면, 중국은 국가 통제와 산업 발전을 중시하는 '기술 우선' 접근을 보입니다.
  이러한 근본적인 이념적 차이는 공통된 AI 거버넌스 원칙과 표준을 마련하는 데 상당한 장벽이 됩니다.
  이러한 충돌을 완화하기 위해서는 최소한의 공통 기반(예: AI 안전)에 대한 합의부터 시작하여 점진적으로 협력 범위를 넓혀나가는 '단계적 접근'이 필요합니다.
- 글로벌 합의 부족과 실효성 문제:
  AI의 글로벌 위험을 누가, 어떤 영역에서, 어떻게 다룰지에 대한 전 세계적인 합의가 여전히 부족합니다.
  이는 효과적인 국제 협력의 부재로 이어질 수 있습니다.
  또한, 국제적인 합의가 이루어지더라도 각국이 이를 자국 법규에 반영하고 실질적으로 집행하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
- 규제의 혁신 저해 우려:
  엄격한 AI 규제 요건이 혁신을 저해하고 기업에 과도한 부담을 줄 수 있다는 우려도 존재합니다.
  이는 특히 AI 기술 개발 경쟁이 치열한 상황에서 규제 공백을 틈타 '규제 회피(Regulatory Arbitrage)'¹⁹ 가 발생할 수 있는 위험을 내포합니다.
  규제는 혁신을 저해하는 것이 아니라, 안전하고 신뢰할 수 있는 혁신을 위한 환경을 조성해야 합니다.
- 기술 발전 속도와의 불균형:
  AI 기술의 발전 속도가 규제 및 국제 협력 논의 속도보다 훨씬 빠르다는 근본적인 한계가 있습니다.
  새로운 AI 모델이나 기술이 등장할 때마다 새로운 위험이 발생하고, 이에 대한 규제 논의는 항상 뒤처질 수밖에 없습니다.
- 지정학적 경쟁의 심화:
  근본적인 이념적 차이는 AI 개발 및 배치가 새로운 지정학적 경쟁의 장이 될 수 있음을 의미하며, 잠재적으로 기술 발전 경로와 윤리적 표준이 분기되어 포괄적인 글로벌 위험 완화를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
  이는 AI 기술이 군사적, 경제적 패권 경쟁의 도구로 변질될 위험을 내포하며, 이러한 경쟁은 AI의 책임 있는 개발을 방해할 수 있습니다.

이러한 도전 과제에도 불구하고, AI의 국경 없는 특성과 잠재적 영향력을 고려할 때 국제 협력은 선택이 아닌 필수입니다.
상호 이해를 바탕으로 점진적인 합의를 이끌어내고, 공통의 목표(인류의 안전과 복지)를 향해 나아가는 지혜가 필요합니다.

📢 결론: AI 시대, 인류 공동의 미래를 위한 거버넌스

AI 시대의 도래는 인류에게 전례 없는 기회를 제공하는 동시에, '그림자'로 불리는 심각한 도전 과제들을 안겨주고 있습니다.

이 시리즈를 통해 AI가 드리우는 주요 그림자들을 에너지 소비, 환경 발자국, 윤리적 딜레마, 사회경제적 영향, 그리고 보안 취약성이라는 관점에서 심층적으로 분석했습니다.

이 모든 그림자들을 효과적으로 관리하고 완화하기 위해서는 기술 개발자, 정책 입안자, 기업, 그리고 시민 사회 모두의 적극적이고 포괄적인 노력이 필요합니다.

궁극적으로, AI 거버넌스는 단순한 규제를 넘어 AI 기술의 책임 있는 개발, 배포 및 사용을 위한 사회적 계약을 형성하는 과정입니다.

투명하고 공정하며 책임감 있는 AI 시스템을 구축하고, 국제 협력을 통해 통일된 윤리적 표준을 마련하며, AI의 혜택이 전 인류에게 공평하게 돌아가도록 노력해야 합니다.

AI의 긍정적인 잠재력을 극대화하고 부정적인 영향을 최소화하여, AI가 진정으로 인류에게 이로운 방향으로 발전하도록 이끌기 위한 우리의 지혜와 책임감이 그 어느 때보다 절실한 시점입니다.

AI 시대의 그림자를 걷어내고 밝은 미래를 만들기 위한 우리의 노력은 계속되어야 할 것입니다.

💡[ 05편 ]🛡️ AI 보안 위협: 사이버 공격과 자율 무기 시스템

인공지능(AI)은 현대 사회의 모든 영역에 스며들며 혁신을 이끌고 있지만, 그 그림자 속에는 심각한 보안 위협이 도사리고 있습니다.지난 'AI 시대의 그림자' 시리즈에서는 AI의 환경적 영향, 윤리

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📚 용어 설명

위험 기반 접근 방식(Risk-Based Approach): 특정 시스템이나 기술이 야기할 수 있는 위험의 수준을 평가하고, 그 위험도에 비례하여 규제나 통제 강도를 조절하는 방식입니다. 위험이 높을수록 더 엄격한 규제가 적용됩니다.
EU AI 법(EU AI Act): 유럽연합이 제정한 세계 최초의 포괄적인 인공지능 규제 법안입니다. AI 시스템의 위험 수준에 따라 차등적인 규제를 적용하며, 윤리적 개발 및 사용을 강조합니다.
적합성 평가(Conformity Assessment): 제품이나 서비스, 시스템 등이 특정 표준, 규정 또는 지침에 명시된 요구사항을 충족하는지 여부를 평가하고 확인하는 절차입니다. 고위험 AI 시스템의 경우, 시장 출시 전 반드시 거쳐야 합니다.
위험 관리 시스템(Risk Management System): 잠재적인 위험을 식별, 평가, 통제 및 완화하기 위한 일련의 조직적인 프로세스와 절차입니다. AI 시스템의 개발 및 운영 전반에 걸쳐 예상치 못한 문제 발생을 줄이는 데 필수적입니다.
데이터 거버넌스(Data Governance): 조직의 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 정책, 프로세스, 책임 체계를 수립하고 이행하는 활동입니다. 데이터의 품질, 보안, 프라이버시, 접근성 등을 포괄하여 AI 시스템의 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.
범용 AI(General-Purpose AI, GPAI): 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 다목적 AI 시스템을 의미합니다. 특정 좁은 범위의 작업을 위해 개발된 AI와 달리, 광범위한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가집니다.
통지 기관(Notified Bodies): EU AI Act에서 고위험 AI 시스템의 적합성 평가를 수행할 권한을 부여받은 독립적인 제3자 기관입니다. 이들 기관의 승인 없이는 고위험 AI 시스템을 EU 시장에 출시할 수 없습니다.
블랙 박스(Black Box): AI 모델의 작동 원리나 의사 결정 과정이 매우 복잡하여 인간이 내부를 이해하고 설명하기 어려운 상태를 비유적으로 이르는 말입니다.
지능형 기술 사회 개발 표준화 지침(Guidelines for Standardizing Intelligent Technology Society Development): 중국 정부가 2025년을 목표로 발표한 AI 및 지능형 기술의 사회적 통합을 표준화하고 관리하기 위한 정책 지침입니다.
스플린터넷(splinternet): '분열된 인터넷'이라는 의미로, 국가나 지역별로 상이한 규제, 기술 표준, 검열 등으로 인해 인터넷이 여러 개의 고립된 네트워크로 쪼개지는 현상을 가리킵니다. AI 거버넌스에서도 유사한 현상이 발생할 수 있다는 우려가 있습니다.
OECD AI 원칙(OECD AI Principles): 경제협력개발기구(OECD)가 2019년에 발표한 AI 개발 및 활용에 대한 국제적인 가이드라인입니다. 포괄적 성장, 지속 가능한 발전, 인권 존중, 투명성, 책임성 등을 주요 원칙으로 제시합니다.
유네스코 AI 윤리 권고(UNESCO Recommendation on the Ethics of AI): 유엔 교육과학문화기구(UNESCO)가 2021년에 채택한 AI 윤리에 대한 국제적인 권고안입니다. 인간 중심적 접근, 포용성, 환경적 지속 가능성, 성 평등 등 광범위한 윤리적 원칙과 실천 방안을 제시합니다.
G7(Group of Seven): 주요 7개 선진국(캐나다, 프랑스, 독일, 이탈리아, 일본, 영국, 미국)의 정부 수장들이 모여 경제 및 세계적 현안을 논의하는 국제 포럼입니다.
블레츨리 선언(Bletchley Declaration): 2023년 영국 블레츨리 파크에서 열린 AI 안전성 정상회의에서 28개국과 EU가 채택한 선언문입니다. AI의 잠재적 위험에 대한 공동 인식을 바탕으로 국제 협력의 필요성을 강조하고 안전한 AI 개발의 중요성을 역설했습니다.
글로벌 파트너십 온 AI(GPAI, Global Partnership on AI): OECD AI 원칙을 기반으로 AI의 책임 있는 개발 및 사용을 촉진하기 위해 설립된 다자간 이니셔티브입니다. 정책 및 기술적 솔루션 개발을 위한 전문가 그룹을 운영합니다.
AI 안전 서밋(AI Safety Summit): AI의 안전성 문제를 중점적으로 다루기 위해 주요국 정상 및 전문가들이 모여 개최하는 국제 회의입니다. 2023년 영국 블레츨리 파크에서 첫 회의가 열렸습니다.
AI 액션 서밋(AI Action Summit): AI 안전 서밋의 후속 논의를 위해 개최되는 국제 회의로, AI의 안전하고 책임감 있는 개발을 위한 구체적인 '행동'과 국제 협력 방안을 모색합니다.
2025 국제 AI 안전 보고서(International AI Safety Report 2025): 2025년 1월 파리 AI 액션 서밋에서 발간된 보고서로, 첨단 AI 시스템의 역량과 위험에 대한 전 세계 100여 명의 전문가가 참여하여 공동으로 분석한 내용이 담겨 있습니다.
규제 회피(Regulatory Arbitrage): 기업이나 개인이 특정 지역의 규제가 더 느슨하거나 부재한 점을 이용하여, 규제가 엄격한 지역에서는 사업을 회피하고 규제 공백이 있는 지역에서 활동하여 이득을 취하는 행위를 의미합니다.

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